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ブックマーク / cloud.google.com (5)

  • 上手な「在宅勤務」のコツ | Google Cloud 公式ブログ

    ※この投稿は米国時間 2020 年 3 月 18 日に、Keyword に投稿されたものの抄訳です。 Google での私の仕事は、時間を最大限に活用する方法を皆さんに紹介することです。在宅で勤務する場合、1 日の日課が、通勤して会議室まで行き来したり同僚と会って話をしたりするというオフィス勤務の場合とはまったく違うため、私の提唱する生産性向上戦略が一層重要になってきます。自宅がオフィス代わりになると、ルーティンも一から作り直す必要があります。 実際に同僚がそばにいない状態で仕事をするという状況は、Google では当たり前になってきています(Google のミーティングの 39% には複数都市の社員が参加しています)。しかし、この環境は誰にも適しているわけではありませんし、世界中の多くの人々は、今までとは異なる新しい仕事環境に面していると感じています。そこで今回、仕事場がどこであっても生

    上手な「在宅勤務」のコツ | Google Cloud 公式ブログ
  • SRE チームの評価に役立つレベル別チェック リスト | Google Cloud 公式ブログ

    ※この投稿は米国時間 2019 年 1 月 26 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 このたび、『The Site Reliability Workbook』がウェブサイトで閲覧できるようになりました。Google で生まれ、他の企業にも広まりつつある Site Reliability Engineering(SRE)は、運用上の問題をソフトウェア的に解決するためのエンジニアリングであり、Google におけるエンジニアリングの質的な部分を占めています。 SRE は考え方であり、一連のプラクティスやメトリクスであり、システムの信頼性を保証するための処方箋でもあります。SRE モデルを構築すれば、サービスの信頼性が向上し、運用コストが下がり、人間が行う作業の価値が高くなって、サービスとチームの双方で大きなメリットが得られます。上述の新しいワークブックは、

    SRE チームの評価に役立つレベル別チェック リスト | Google Cloud 公式ブログ
    vanbraam
    vanbraam 2019/02/21
    凄く良い記事だと思うが,これ最初の3原則のレベルまで到達するすら殆どの日本企業にとっては難しそう
  • 株式会社メルカリの導入事例:Kubernetes を駆使したマイクロサービス化でグローバルサービスの開発効率を劇的に向上 | Google Cloud 公式ブログ

    国内で圧倒的なシェアを誇り、今や知らない人はいないというほど認知度を増した「メルカリ」。その勢いは国内だけに留まらず、2014 年 9 月には米国に、2017 年 3 月には英国でのサービスを開始しています(世界累計 1 億ダウンロード。2017 年 12 月 16 日時点)。海外展開に消極的と言われる国内サービス事業者ですが、同社に関してはその常識は通用しないようです。今回は、そんなメルカリの米国における最新の取り組みについて、今春 CTO に就任した名村 卓さんと、SRE 中島 大一さんにお話をお伺いしました。 ■ 写真左から 執行役員 CTO 名村 卓氏 SRE 中島 大一氏 ■ 利用している Google Cloud Platform サービス Google Kubernetes Engine、Cloud Dataflowなど ■ 株式会社メルカリ 2013 年 2 月 1 日

    株式会社メルカリの導入事例:Kubernetes を駆使したマイクロサービス化でグローバルサービスの開発効率を劇的に向上 | Google Cloud 公式ブログ
    vanbraam
    vanbraam 2018/01/23
    "Kubernetes を導入したおかげで、インフラのことをほぼ何も考えずに開発をスタートできた"<これ誤解招きそう.k8sではなくGKEのおかげだと思う.k8s自体の運用は自分の周囲で見る限りとても大変
  • Spanner

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  • Dataflow パイプラインをデプロイする  |  Google Cloud

    フィードバックを送信 Dataflow パイプラインをデプロイする コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このドキュメントでは、パイプラインのデプロイの概要と、デプロイしたパイプラインで実行できるオペレーションについて説明します。 パイプラインを実行する Apache Beam パイプラインを作成してテストしたら、パイプラインを実行します。パイプラインをローカルで実行し、Apache Beam パイプラインをテストしてデバッグできます。この処理は Dataflow(Apache Beam パイプラインの実行に使用できるデータ処理システム)でも実行できます。 ローカルで実行する パイプラインをローカルで実行します。 Java このクイックスタートから抜粋した次のコードは、WordCount パイプラインをローカルで実行する方法を示しています。詳細に

    Dataflow パイプラインをデプロイする  |  Google Cloud
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